## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PREDIKAT KEBERHASILAN MAHASISWA DI AMIK TUNAS BANGSA
Yuni Sara Luvia 1 , Dedy Hartama 2 , Agus Perdana Windarto 3 , Solikhun 4
1 Mahasiswa S-1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa
2,3,4 Dosen S-1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jalan Sudirman Blok A No. 1, 2, 3 Kota Pematangsiantar E-mail : yuninatani@gmail.com dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id zhantura.gusti@gmail.com solikhun@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
Predikat  keberhasilan  Mahasiswa  di  perguruan  tinggi  merupakan  hal  utama  yang menjadi acuan bagi seorang mahasiswa selama menjalani study. Data mahasiswa yang terus meningkat dari tahun ke tahun adalah bukti untuk mengembangkan Data Mining. Banyaknya    jumlah  Mahasiswa  akan  diproses  Untuk  mengetahui  berdasarkan  kriteria apa  saja  Mahasiswa  layak  mendapatkan  predikat  keberhasilannya  dengan  beberapa atribut  seperti,  jenis  kelamin,  kehadiran,  sesi  perkuliahan,  rerata  NEM  dan  Asal sekolah. Dalam hal ini, peneliti melakukan analisis di Amik Tunas Bangsa Jl. Sudirman no. 1,2,3 Pematangsiantar. Analisis yang digunakan adalah menggunakan Data Mining dengan  metode  C4.5  dan  diproses  menggunakan  software  Rapidminer  untuk  membuat pohon  keputusan.  Metode  ini  diharapkan  dapat  mempermudah  pihak  instansi mengklasifikasi dan memprediksi predikat keberhasilan Mahasiswa sehingga data-data yang  menumpuk  bisa  bermanfaat  untuk  keperluan  data  mining  dalam  mengambil keputusan  yang  baik.  Analisis  ini  diharapkan  sebagai  salah  satu  motivasi  terhadap mahasiswa untuk meningkatkan IPK.
Kata  kunci : Keberhasilan  mahasiswa;  metode  C4.5;  data  mining;  rapidminer; decision tree
Pendahuluan
Predikat keberhasilan adalah
kemampuan  aktual  seorang  mahasiswa yang berwujud penguasaan ilmu pengetahuan, sikap, dan keterampilan untuk mencapai  tujuan  akhir  dari  proses  belajar yaitu  Indeks  Prestasi.  Indeks  Prestasi dihitung,  baik  pada  setiap  akhir  semester dengan  hasil  yang  disebut  IP  semester, maupun  pada  akhir  program  pendidikan lengkap  satu  jenjang,  dengan  hasil  yang disebut  IP  kumulatif.  Indeks  Prestasi Mahasiswa  merupakan  data  yang  sangat penting di Amik Tunas Bangsa Pematangsiantar  sehubung  dengan  terus meningkatnya  jumlah  Mahasiswa  dari tahun  ke  tahun  maka  perlu  dilakukan  Data Mining dengan  teknik klasifikasi bertujuan membantu  suatu  lembaga  yang  memiliki
data melimpah untuk menyajikan informasi kedalam bentuk  pengambilan keputusan.
Banyak  teknik  klasifikasi  di  Data Mining  salah  satunya  adalah  Algoritma C4.5  yang  menyajikan  klasifikasi  data kedalam bentuk pohon keputusan. Kelebihan  utama  Algoritma  C4.5  dapat membuat  pohon  keputusan (decision  tree) yang  efisien  menangani  atribut  tipe  diskrit dan  tipe  diskrit-  numerik,  mudah  untuk diinterprestasikan  dan  memiliki  tingkat akurasi  yang  dapat  diterima  (Han  2001). Kelemahan  Algoritma  C4.5  salah  satunya terdapat  di  skalabilitas  yaitu data  training hanya dapat digunakan dan disimpan secara keseluruhan pada waktu yang bersamaan di memori (Veronica, 2007)
Amik  Tunas  Bangsa  Pematang Siantar  adalah  lembaga  pendidikan  yang
memiliki  banyak  mahasiswa.  Dengan  Data Mining  memudahkan  lembaga  pendidikan mengidentifikasi  berdasarkan  faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi
mahasiswa  mendapatkan  Indeks  Prestasi Kumulatif baik di kelas. Peneliti menggunakan Algoritma C4.5 dalam pengklasifikasian  predikat keberhasilan
mahasiswa berdasarkan Atribut jenis kelamin,  NEM,  sesi  perkuliahan,  asal sekolah, kehadiran, dan IPK. Data Training yang  diambil  peneliti  adalah  data  alumni mahasiswa  program  studi  Manajemen Informatika  dan  Komputerisasi  Akuntansi 2010-2012. Dengan demikian proses pengolahan data-data akademik
menggunakan teknik klasifikasi akan membantu  lembaga  pendidikan  dalam upaya memotivasi mahasiswa untuk meningkatkan  IPK,    serta  bermanfaat meningkatkan  akreditasi  program  studi  di Amik Tunas Bangsa.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut diterapkan  Algoritma  C4.5  yang  berguna untuk  mengklasifikasi  dan  memprediksi Predikat  Keberhasilan  Mahasiswa  di  Amik Tunas Bangsa Pematangsiantar.

## Kajian Teori
Data  mining  merupakan  proses iteratif  dan  interaktif  untuk  menemukan pola atau model baru yang dapat digeneralisasi  untuk  masa  yang  akan datang,  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti dalam  suatu  database  yang  sangat  besar ( massive  databases ).  Data  mining  berisi pencarian trend atau  pola  yang  diinginkan dalam database besar  untuk  membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang. (Hermawati, 2013).
Istilah  data  mining  dan  knowledge discovery  in  databases  (KDD)  sering  kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan  proses  penggalian  informasi tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi berkaitan  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD
adalah data mining . Proses KDD ( Knowlegge  discovery  in  databases )  secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut (Kusrini, 2009)
Gambar    1.  Tahapan knowledge  discovery in databases
Pengolahan  Data  Mining  terdiri  dari beberapa metode pengolahan, yaitu (Larose, 2006):
1. Association (Asosiasi) merupakan teknik dalam  data  mining  yang  mempelajari hubungan antar data. Contoh penggunaannya seperti untuk menganalisis  perilaku  mahasiswa  yang datang terlambat. Contohnya jika mahasiswa  memiliki  jadwal  dengan dosen  A  dan  B,  maka  mahasiswa  akan datang terlambat.
2. Predictive  modelling yang  merupakan pengolahan data mining dengan melakukan  prediksi/peramalan.  Tujuan metode ini untuk membangun model prediksi suatu nilai yang mempunyai ciri-ciri tertentu. 3. Classification merupakan teknik
mengklasifikasikan  data.  Perbedaannya dengan  metode clustering terletak  pada data,  dimana  pada clustering variabel dependen tidak ada, sedangkan pada classification diharuskan ada variabel dependen.
4. Clustering merupakan  pengelompokan terhadap record , yang berfungsi
memperhatikan  dan  membentuk  kelas objek-objek yang memiliki kemiripan. Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta  yang sangat besar menjadi pohon  keputusan  yang  merepresentasikan
aturan.  Aturan  dapat  dengan  mudah dipahami  dengan  bahasa  alami,  juga  dapat diekspresikan  dalam  bentuk  bahasa  basis data  seperti  Structured  Query  Language untuk  mencari  record  pada  kategori tertentu.  Secara  umum  algoritma  C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk masing-masing nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain  digunakan  rumus  seperti  yang  tertera berikut (Craw, 2005):
Gain(S,A) = Entrropy(S) – * Entropy(Si)
Keterangan :
S   : Himpunan Kasus
A   : Atribut
N   : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S|  : Jumlah kasus dalam S Sedangkan  perhitungan  nilai Entropy dapat dilihat pada rumus 2 berikut (Craw, 2005):
Entropy(A) = Keterangan:
S   : Himpunan Kasus A  : Fitur N  : Jumlah partisi S Pi  : Proporsi dari Si terhadap S

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  ini  dilakukan secara  sistematik  agar  mendapatkan  alur kerja  yang  baik,  dan  dijabarkan  menjadi beberapa langkah, yaitu:
1. Studi literatur dilakukan untuk membantu  peneliti  menelusuri  teori- teori yang sedang berkembang mengenai  data  mining  dan  Algoritma C4.5  untuk  memperoleh  metode  yang signifikan  dengan  permasalahan  yang ada.
2. Pemilihan  objek  penelitian  dilakukan untuk  memudahkan  peneliti  dalam
pengklasifikasian  predikat  keberhasilan mahasiswa  di  Amik  Tunas  Bangsa, mengingat  terus  meningkatnya  jumlah mahasiswa tiap tahun agar data  tersebut menjadi bermanfaat.
3. Menentukan variabel yang akan diproses, untuk mengerjakan pola pengelompokan
peneliti memilih predikat keberhasilan mahasiswa
sebagai  variabel  (A)  dimana  nilainya tergantung  (dependen)  dengan  nilai lainnya,  selanjutnya  variabel  (B)  yang tidak  memiliki  tergantungan  terhadap nilai-nilai
variabel lainnya
(independen). Variabel (B) terdiri dari: a. B1 : Jenis Kelamin , yang dipertimbangkan sebagai faktor kepintaran  dan  kerajinan  seseorang sehingga  mempengaruhi  mahasiswa mendapatkan IPK yang bagus.
b. B2  :  NEM,  mahasiswa  yang memiliki  NEM  bagus  sewaktu menyelesaikan studi di SMA Sederajat memiliki pengaruh mendapatkan IPK yang bagus.
c. B3:  Sesi  Perkuliahan,  di  Amik Tunas  Bangsa  memiliki  3  sesi perkuliahaan  yaitu,  sesi  pagi,  siang dan  malam.  Variabel  ini  dipilih menjadi  salah  satu  faktor  predikat keberhasilan mahasiswa dikarenakan  peneliti  ingin  melihat apakah  mahasiswa  yang  memilih belajar pada sesi pagi termasuk yang dapat  IPK  bagus,  ataupun  yang belajar  di  sesi  siang,  ataupun  yang memilih sesi malam. Karena mayoritas  mahasiswa  yang  memilih sesi  malam  masing-masing    sudah mempunyai  pekerjaan  dan  pasti semangat atau kedisiplinannya berkurang karena terbatasnya waktu yang dimiliki untuk belajar.
d. B4 : Asal Sekolah, atribut ini dipilih karena  akan  menjadi  pertimbangan penentuan  daerah-daerah  strategis yang  cocok  untuk  kegiatan  promosi mencari  bibit  terbaik  sebagai  calon mahasiswa di Amik Tunas Bangsa.
e. B5  :  Kehadiran,  Mahasiswa  yang memiliki  kehadiran  100%  di  semua mata kuliah akan menjadi pertimbangan  bahwa  mahasiswa tersebut memiliki pengaruh mendapatkan  predikat  keberhasilan yang bagus.
4.  Menentukan  nilai class pada  masing- masing  variabel  (A)  dan  (B).  Nilai classs variabel  (A)  disesuaikan  pada Amik  Tunas  Bangsa  yang  dibedakan menjadi  5  nilai  dengan  tipe label ,  Jika A1 ≥ 3.50  adalah cumlaude , jika 2.99 ≤ A1 < 3.50 adalah sangat baik, jika 2.5 ≤
A1 < 2.99 adalah baik,  jika  1.9 ≤ A1 < 2.5  adalah  cukup,  sedangkan  jika  0  ≤ A1  <  1.9  adalah  kurang.  Untuk  nilai class pada  variabel  (B)  dapat  dilihat dalam tabel dibawah ini :
Tabel 1. Jenis Kelas Data Varia -bel Nama Field Jenis Kelas Data Kelas Data yang Digunakan A Predikat Keberhasil an Nomin al Cumlaude, Sangat Baik, Baik, Cukup, Kurang B1 Jenis Kelamin Nomin al Pria, Wanita B2 Rerata NEM Nomin al NEM ≤ 20, NEM > 20 B3 Sesi Perkuliaha n Nomin al Pagi, Siang, Malam B4 Asal Sekolah Nomin al Pematangsiant ar, Luar
B5 Kehadiran Nomin al Kehadiran < 50, Kehadiran > 50 5. Pengumpulan data dengan metode Slovin untuk  menentukan  jumlah  sampel  pada pengujian  proses  data  mining,  adapun rumus slovin nya sebagai berikut:
Keterangan: n : jumlah sampel N: jumlah populasi
e: batas toleransi kesalahan 5%
6.  Menganalisis data untuk mengklasifikasi predikat  keberhasilan  mahasiswa  di Amik  Tunas  Bangsa  sesuai  dengan entropi berdasarkan masing-masing atribut menggunakan  metode C.45.

## Hasil dan Pembahasan
Peneliti  memperoleh  potongan  data mahasiswa  Amik  Tunas  Bangsa  yang tercatat  dalam  format  excel  yang  akan diolah untuk mendapatkan informasi. Adapun  tabel  data  mahasiswa,  adalah sebagari berikut:
Gambar 2. Data mahasiswa
Adapun hasil preprocessing data mahasiswa  yang  di  dapat  adalah  sebagai berikut:
Gambar    3.  Hasil preprocessing data mahasiswa
Hasil preprocessing yang  didapat kemudian  diolah  kedalam Decision  Tree
menggunakan software  Rapidminer untuk mengetahui klasifikasi predikat keberhasilan Mahasiswa yang telah menyelesaikan study , adapun gambar pohon keputusan sebagai berikut :
Gambar    4.  Pohon  keputusan  klasifikasi predikat keberhasilan Jika dilihat berdasarkan hasil pohon keputusan  klasifikasi  predikat  keberhasilan mahasiswa, bahwa atribut yang mempunyai pengaruh utama untuk mendapatkan predikat  keberhasilan  adalah variabel B3 (Sesi) yang menempati sebagai simpul akar. Agar  lebih  jelas,  peneliti  membuat  model aturan  berupa  teks,  seperti  keterangan dibwah ini:
Sesi = Malam |  Asal Sekolah = Luar: Sangat Baik {Cumlaude=0, Sangat Baik=4, Baik=0, Kurang=0} |  Asal Sekolah = Pematangsiantar:
Cumlaude {Cumlaude=1, Sangat Baik=1, Baik=1, Kurang=0}
Sesi = Pagi
|  Kehadiran = kehadiran < 50: Baik {Cumlaude=1, Sangat Baik=0, Baik=2,
Kurang=0}
|  Kehadiran = Kehadiran > 50: Cumlaude {Cumlaude=4, Sangat Baik=2, Baik=0,
Kurang=1}
Sesi = Siang
|  Asal Sekolah = Luar: Kurang
{Cumlaude=0, Sangat Baik=1, Baik=0, Kurang=2}
|  Asal Sekolah = Pematangsiantar: Sangat baik {Cumlaude=0, Sangat Baik=2, Baik=1, Kurang=0}
Dapat  dilihat  dari  hasil  pohon keputusan dan model aturan berbentuk teks bahwa,    jika  seorang  mahasiswa  sesi perkuliahan pagi  dan memiliki  kehadiran > 50  maka  mahasiswa  tersebut  diklasifikasi mendapat  predikat  keberhasilan cumlaude , tanpa  melihat  kriteria  asal  sekolah,  jenis kelamin dan Nem.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  diperoleh disimpulkan bahwa telah di dapat klasifikasi predikat keberhasilan mahasiswa di  Amik  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar. Variabel  yang  memiliki  prioritas  utama terhadap  predikat  keberhasilan  mahasiswa adalah  mahasiswa  yang  memilih  sesi perkuliahan  pada  Pagi  hari  dan  di  dukung dengan  nilai  kehadiran  >  50  maka mahasiswa  tersebut  mendapatkan  predikat cumlade dibandingkan  dengan  mahasiswa yang  berada  di  sesi  perkuliahan  siang  dan malam.  Pengaruh  ini  dapat  dilihat  dari besarnya  semangat  belajar  mahasiswa  pagi yang memiliki banyak  waktu  untuk  diskusi diluar  jam  belajar  sehingga  kepedulian  dan kedisiplinan  mahasiswa  tersebut  berhak mendapatkan predikat keberhasilan
cumlaude .

## Daftar Pustaka
Veronica Sri Moertini, 2007, “Pengembangan Skalabilitas Algoritma
Klasifikasi  C4.5  Dengan  Pendekatan Konsep  Operator  Relasi,  studi  kasus: pra-pengolahan  dan  klasifikasi  citra batik”, Bandung.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  2001,  “Data  Mining
Concepts  and    Techniques”,  Morgan Kaufman Pub., USA. Kusrini dan Luthfi. E. Taufiq.(2009).Algoritma Data  Mining .
Yogyakarta: Andi.
Kamagi, David Hartanto dan Seng Hansun.
2014. Implementasi Data mining dengan Algoritma C 4.5 untuk memprediksi tingkat kelulusan Mahasiswa.  Jurnal  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Multimedia 2014. ISSN: 2085-4552. Hartama,  Dedy.  2011.  Model  aturan keterhubungan data mahasiswa
menggunakan  Algoritma  C4.5  untuk meningkatkan  indeks  prestasi  di  Amik Tunas  Bangsa.  Tesis  Program  Studi Magister  (S2)  Teknik  Informastika Universitas Sumatera Utara.